计量经济学专题ppt课件

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（1）经验加权法
根据实际问题的特点、实际经验给各滞后变量指定权数， 滞后变量按权数线性组合，构成新的变量。权数的类型有：
Ａ．递减型：即认为权数是递减的，X的近期值对Y的影 响较远期值大。如消费函数中，收入的近期值对消费的 影响作用显然大于远期值的影响。
例如：滞后期为 3的一组权数可取值如下：1/2， 1/4， 1/6， 1/8，则新的线性组合变量为：
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（1）分布滞后模型（distributed-lag model）
分布滞后模型：模型中没有滞后被解释变量，仅有解 释变量X的当期值及其若干期的滞后值，其一般形式：
s
Yt X i ti t i0
0：短期(short-run)或即期乘数(impact multiplier)，
表示本期X变化一单位对Y平均值的影响程度。
给定递减权数 1/2， 1/4， 1/6， 1/8，令
11 1 1 W 1 t2X t4X t 16X t 28X t 3
原模型变为：
Yt 01W 1t t
该模型可用OLS法估计。假如参数估计结果为：
ˆ 0 =0.5
ˆ 1 =0.8
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则原模型的估计结果为：
Yˆt
0.5
0.8 2
Xt
0.8 4
Xt1
2. 技术原因：如资本的价格下跌要替代劳动 力较经济,无疑,资本的添置需要时间.
3. 制度原因：如契约上的义务也许妨碍厂商 从一个劳动力或原材料源转换到另一个来源.再 如定期存款到期才能提取，造成了它对社会购 买力的影响具有滞后性。
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• 滞后变量模型
自回归分布滞后模型（autoregressive distributed ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱag model, ADL）：既含有Y对自身滞后变量的回归，还包 括着X分布在不同时期的滞后变量。其一般形式为：
通常把这种过去时期的，具有滞后作用的变量叫做 滞后变量（Lagged Variable），含有滞后变量的模型称 为滞后变量模型。
滞后变量模型考虑了时间因素的作用，使静态分析 的问题有可能成为动态分析。含有滞后解释变量的模型， 又称动态模型（Dynamical Model）。
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• 滞后效应
因变量受到自身或另一解释变量的前几期值影响 的现象称为滞后效应。表示前几期值的变量称为滞后 变量。
s
E(Y)(i)X i0
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（2） 自回归模型（autoregressive model）
自回归模型：模型中的解释变量仅包含X的当期值 与被解释变量Y的一个或多个滞后值，其一般形式是：
而，
q
Yt 01Xt iYti t i1
Y t01 X t2 Y t 1 t
被称为一阶自回归模型（first-order autoregressive model）。
第三篇 计量经济学专题
第17章 动态计量经济模型: 自回归与分布滞后模型
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滞后变量模型
一、滞后变量模型 二、分布滞后模型的参数估计 三、自回归模型的参数估计 四、格兰杰因果关系检验
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一、滞后变量模型
在经济运行过程中，广泛存在时间滞后效应。某些 经济变量不仅受到同期各种因素的影响，而且也受到过 去某些时期的各种因素甚至自身的过去值的影响。
W 1 t1 2X t1 4X t 11 6X t 28 1X t 3
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Ｂ．矩型：即认为权数是相等的，X的逐期滞后值对值Y 的影响相同。
例如：滞后期为3，指定相等权数为1/4，则新的线 性组合变量为：
W 2 t1 4X t1 4X t 11 4X t 21 4X t 3
Ｃ．倒V型：权数先递增后递减呈倒“V”型。
i (i=1,2…,s)：动态乘数或延迟系数，表示各滞后 期X的变动对Y平均值影响的大小。
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s
i
i 0
被称为长期（long-run）或总分布滞后乘数（total distributed-lag multiplier），表示X变动一个单位，由于 滞后效应而形成的对Y平均值总影响的大小。
如果各期的X值保持不变，则X与Y间的长期或总 分布滞后关系即为:
0.8 6
Xt2
0.8 8
Xt3
0.50.4Xt 0.2Xt1 0.133Xt2 0.1Xt3
例如：消费函数通常认为，本期的消费除了受本期 的收入影响之外，还受前1期，或前2期收入的影响，即
Ct=0+1Yt+2Yt-1+3Yt-2+t
其中 Yt-1，Yt-2 为滞后变量。
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• 产生滞后效应的原因
1. 心理因素：人们的心理定势，行为方式滞 后于经济形势的变化，如中彩票的人不可能很 快改变其生活方式。
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二、分布滞后模型的参数估计
• 分布滞后模型估计的困难
无限期的分布滞后模型，由于样本观测值的有限性， 使得无法直接对其进行估计。有限期的分布滞后模型， OLS会遇到如下问题：
1. 没有先验准则确定滞后期长度；
2. 如果滞后期较长，将缺乏足够的自由度进行估计 和检验；
3. 同名变量滞后值之间可能存在高度线性相关，即 模型存在高度的多重共线性。
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• 分布滞后模型的修正估计方法
人们提出了一系列的修正估计方法，但并不很完善。 各种方法的基本思想大致相同：都是通过对各滞后变量 加权，组成线性合成变量而有目的地减少滞后变量的数 目，以缓解多重共线性，保证自由度。这里介绍：
(1) 经验加权法；
(2) 阿尔蒙（Almon）多项式法 ；
(3) 考伊克（Koyck）方法。
例如：在一个较长建设周期的投资中，历年投资X为 产出Y的影响，往往在周期期中投资对本期产出贡献最大。 如滞后期为4，权数可取为：1/6， 1/4， 1/2， 1/3， 1/5，则新变量为：
W 3t
1 6
Xt
1 4
X t1
1 2
X t2
1 3
X t3
1 5
X t4
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例: 对一个分布滞后模型： Y t 0 0 X t 1 X t 1 2 X t 2 3 X t 3 t
Y t 0 1 Y t 1 2 Y t 2 q Y t q 0 X t 1 X t 1 s X t s t
q, s 是滞后时间间隔。可分类如下：
有限自回归分布滞后模型：滞后期长度有限 无限自回归分布滞后模型：滞后期无限
这里着重讨论有限自回归分布滞后模型中的（１）分 布滞后模型；（２）自回归模型。